Є один економіст, про якого не перестають говорити у всій Кремнієвій долині. Його жага до розуміння систем, ринків і людської поведінки зробила його легендою в технологічних колах. Але ось питання, яке постійно виникає у розмовах: чи має ця невгамовна спрага до знань значення тоді, коли ШІ може обробляти інформацію швидше, ніж будь-який людський розум?

Ми живемо у дивний час. Моделі машинного навчання "поглинають" набори даних, на аналіз яких у економістів пішло б усе життя. Вони знаходять закономірності, які неможливо побачити традиційними методами досліджень. Дехто стверджує, що "сирої" обчислювальної потужності достатньо, щоб замінити глибоке мислення. Інші вважають, що людську інтуїцію та розуміння контексту не можна відтворити алгоритмами—якими б досконалими вони не були.

Справжня напруга полягає не в тому, чи є ШІ потужним. Це очевидно. Питання в тому, чи підхід традиційного економіста—ставити питання "чому", будувати концептуальні рамки, кидати виклик припущенням—стає застарілим або, навпаки, важливішим, ніж будь-коли. Коли машини оптимізують відповіді, хто відповідальний за те, щоб ставити правильні питання?